「Emergent Misalignment」論文を基に、AIに脆弱なコードを騙して書かせるfine-tuningが、なぜ意図せずモデルに「悪意あるペルソナ」を植え付け、危険な思想へと導いてしまうのかを掘り下げる
Mary Meeker氏らのAI Trendsレポートを基に、AI技術の進化、巨額マネーが動く開発競争、そして私たちの日常に迫る変化の核心をデータと共に読み解く。
「Spurious Rewards」論文からデタラメな報酬を用いた強化学習でも性能向上する不可解な現象とその背景を紐解く
新しく発表された「Claude 4」に対する開発者の初期的な反応を掘り下げていきます。
GPT-4.1開発者のインタビューから、急速に進化するAI評価の課題と開発者が最新モデルを最大限に活用するためのプロンプト術やfine-tuning戦略を考える。
AnthropicのEmmanuel Ameisen氏らによるLLMのbiologyに関する論文に基づき、詩作・多言語処理・ハルシネーションといった振る舞いを支えるLLMの「思考回路」に迫る。
Google DeepMindの研究者へのインタビューを基に、Gemini 2.5 Proにおけるlong context能力と思考能力の技術的進化、現状の課題、そして今後の展望を分析する。
GPUクラウド業界の現状と未来を、CoreWeaveの成功戦略やSF Computeの市場創出、SemiAnalysisの詳細な技術分析を交えながら読み解き、その課題と可能性を探る。
なぜGPT-4oは一時的にユーザーへ過剰に媚びるようになったのか？ OpenAIの事後分析を踏まえ、AIの性格・挙動を調整する際の訓練プロセス（RLHF）や評価における根深い課題とその深層を考える。
LLM評価の定番LMArenaは本当に信頼できるのか？ 話題の批判論文「The Leaderboard Illusion」を軸に、その公平性やランキングの「幻影」の正体を考察します。
Shreya Shankar氏のTWIMLでのインタビューから、DocETLのアプローチとLLMとのより生産的な付き合い方を探っていく。
David SilverとRichard S. Suttonのポジションペーパー「Welcome to the Era of Experience」を読み解きつつ、話題のOpenAIのモデル「o3」の奇妙な振る舞いとの関連性を探っていく。